Python數據可視化編程實戰 [Python Data Visualization Cookbook] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[愛爾蘭] Igor Milovanovic 著，顓清山 譯

圖書標籤:

• Python
• 數據可視化
• Matplotlib
• Seaborn
• Plotly
• Bokeh
• 數據分析
• 編程
• 實戰
• 圖錶

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115384393

版次：1

商品編碼：11676691

品牌：異步圖書

包裝：平裝

外文名稱：Python Data Visualization Cookbook

開本：16開

齣版時間：2015-05-01

用紙：膠版紙

頁數：242

字數：318000

正文語種：中文

産品特色

內容簡介

　　《Python數據可視化編程實戰》是一本使用Python實現數據可視化編程的實戰指南，介紹瞭如何使用Python流行的庫，通過60餘種方法創建美觀的數據可視化效果。
　　全書共8章，分彆介紹瞭準備工作環境、瞭解數據、繪製並定製化圖錶、學習更多圖錶和定製化、創建3D可視化圖錶、用圖像和地圖繪製圖錶、使用正確的圖錶理解數據以及更多matplotlib知識。
　　《Python數據可視化編程實戰》適閤那些對Python編程有一定基礎的開發人員，可以幫助讀者從頭開始瞭解數據、數據格式、數據可視化，並學會使用Python可視化數據。

作者簡介

　　　Igor Milovanovic是一個在Linux係統和軟件工程有深厚背景的經驗豐富的開發人員。他有著創建可擴展數據驅動分布式富軟件係統的技術。他是一個高性能係統設計的布道者，對軟件架構和開發方法論有著濃厚的興趣。他一直堅持倡導促進高質量軟件的方法論，如測試驅動開發、一鍵部署和持續集成。他也擁有堅實的産品開發知識。擁有領域經驗知識，並參加過官方培訓，他能夠把業務知識和業務流程在業務和開發人員之間很好地雙嚮溝通。

內頁插圖

目錄

第1章 準備工作環境
1.1 介紹
1.2 安裝matplotlib、Numpy和Scipy庫
1.2.1 準備工作
1.2.2 操作步驟
1.2.3 工作原理
1.2.4 補充說明
1.3 安裝virtualenv和virtualenvwrapper
1.3.1 準備工作
1.3.2 操作步驟
1.4 在Mac OS X上安裝matplotlib
1.4.1 準備工作
1.4.2 操作步驟
1.5 在Windows上安裝matplotlib
1.5.1 準備工作
1.5.2 操作步驟
1.5.3 補充說明
1.6 安裝圖像處理工具：Python圖像庫（PIL）
1.6.1 操作步驟
1.6.2 安裝過程說明
1.6.3 補充說明
1.7 安裝requests模塊
1.7.1 操作步驟
1.7.2 requests使用說明
1.8 在代碼中配置matplotlib參數
1.8.1 準備工作11
1.8.2 操作步驟11
1.8.3 代碼解析12
1.9 為項目設置matplotlib參數12
1.9.1 準備工作
1.9.2 配置方法
1.9.3 配置過程說明
1.9.4 補充說明

第2章 瞭解數據
2.1 簡介
2.2 從CSV文件導入數據
2.2.1 準備工作
2.2.2 操作步驟
2.2.3 工作原理
2.2.4 補充說明
2.3 從Microsoft Excel文件中導入數據
2.3.1 準備工作
2.3.2 操作步驟
2.3.3 工作原理
2.3.4 補充說明
2.4 從定寬數據文件導入數據
2.4.1 準備工作
2.4.2 操作步驟
2.4.3 工作原理
2.5 從製錶符分隔的文件中讀取數據
2.5.1 準備工作
2.5.2 操作步驟
2.5.3 工作原理
2.5.4 補充說明
2.6 從JSON數據源導入數據
2.6.1 準備工作
2.6.2 操作步驟
2.6.3 工作原理
2.6.4 補充說明
2.7 導齣數據到JSON、CSV和Excel
……

第3章 繪製並定製化圖錶
第4章 學習更多圖錶和定製化
第5章 創建3D可視化圖錶
第6章 用圖像和地圖繪製圖錶
第7章 使用正確的圖錶理解數據
第8章 更多的matplotlib知識

前言/序言

揭示數據的視覺奧秘：一部探索Python數據可視化強大潛力的實用指南 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、洞察趨勢、理解世界的核心要素。然而，冰冷枯燥的數字往往難以直觀地傳遞其內在價值。如何將這些海量數據轉化為易於理解、富有洞察力且引人入勝的可視化圖錶，是每一個數據工作者、分析師、研究者乃至希望從數據中獲益的任何人所麵臨的挑戰。本書正是為此而生，它不是一本理論堆砌的學術專著，而是一部側重於實踐、充滿活力的“工具箱”，旨在賦能讀者利用Python這門強大的編程語言，係統地掌握數據可視化的藝術與科學。 我們深入探索的不僅僅是各種圖錶類型的羅列，更是如何根據不同的數據特點、分析目的以及目標受眾，選擇最恰當的可視化方法，並以此構建齣能夠有效傳達信息的視覺敘事。從基礎的柱狀圖、摺綫圖，到復雜的地理空間圖、網絡圖，再到動態交互的可視化，本書將帶領您一步步解鎖數據的多維視角，讓隱藏在數字背後的故事得以生動呈現。 一、構建可視化語言的基石：核心概念與基礎工具 本書首先將為您夯實數據可視化的理論基礎。我們將詳細闡述數據可視化的核心原則，包括數據的清晰錶達、避免誤導、突齣重點等，以及如何遵循視覺設計的最佳實踐，確保圖錶的專業性和美觀性。在此基礎上，我們將引入Python生態係統中至關重要的可視化庫，如Matplotlib、Seaborn以及Plotly。 Matplotlib：作為Python繪圖的事實標準，Matplotlib以其靈活性和強大的定製能力著稱。我們將從最基礎的圖錶繪製開始，學習如何控製圖錶的各個元素，例如標題、坐標軸標簽、圖例、顔色、綫型、標記等，從而創建齣滿足特定需求的靜態圖錶。您將學會如何繪製散點圖、綫圖、柱狀圖、餅圖等基本圖錶，並掌握如何調整它們的布局、比例和樣式，為後續更復雜的可視化打下堅實基礎。 Seaborn：基於Matplotlib構建的Seaborn庫，提供瞭更高級的接口，能夠輕鬆繪製齣美觀且信息豐富的統計圖形。我們將重點關注Seaborn如何簡化復雜圖錶的創建過程，例如分布圖、關係圖、分類圖、迴歸圖等。您將學習如何利用Seaborn的內置主題和調色闆，快速生成具有統計意義和視覺吸引力的圖錶，極大地提高可視化效率。 Plotly：進入交互式可視化領域，Plotly庫將為您打開一扇新的大門。本書將引導您如何使用Plotly創建響應式、可縮放的交互式圖錶，這些圖錶能夠在Web瀏覽器中運行，支持縮放、平移、懸停提示等功能，為用戶提供瞭更深入探索數據的可能性。我們將探索Plotly Express提供的簡潔API，以及如何利用Plotly.js進行更深層次的定製，構建引人入勝的數據故事。 二、解構數據，洞察關聯：多維度數據可視化實踐 掌握瞭基礎工具後，我們將進入數據探索與分析的核心環節，學習如何運用各種可視化技術來揭示數據之間的復雜關係。 一維數據可視化：我們學習如何通過直方圖、箱綫圖（Box Plot）、小提琴圖（Violin Plot）等來展現數據的分布情況，理解數據的中心趨勢、離散程度以及異常值。這些圖錶將幫助您快速把握數據集的整體特徵。 二維數據可視化：散點圖（Scatter Plot）是探索兩個變量之間關係的最直觀方式。我們將學習如何通過調整點的大小、顔色和形狀來編碼第三、第四個變量，實現多維信息的疊加展示。同時，我們將深入研究熱力圖（Heatmap），用於可視化矩陣數據中的模式和相關性，尤其在基因組學、金融建模等領域具有廣泛應用。 多維數據可視化：當數據維度超過三維時，傳統的二維圖錶將難以勝任。本書將介紹一些高級技術，如平行坐標圖（Parallel Coordinates Plot）和散點圖矩陣（Scatter Plot Matrix），它們能夠有效地展示多個變量之間的相互作用，幫助您發現潛在的模式和群組。 時間序列數據可視化：時間是數據的重要維度之一。我們將學習如何使用摺綫圖（Line Chart）有效地追蹤變量隨時間的變化趨勢，如何識彆周期性、季節性以及突發事件對數據的影響。我們還將探索更復雜的時序圖錶，如日曆圖（Calendar Heatmap），以更直觀的方式展示日、周、月等時間粒度下的數據模式。 地理空間數據可視化：將數據與地理位置相結閤，能夠為分析帶來全新的維度。本書將引導您使用Python中的地理空間可視化庫，如GeoPandas和Plotly，繪製地圖，將數據點、區域的統計信息疊加在地圖上，從而揭示地理分布的模式、熱點區域以及空間關聯。您將學會如何繪製散點地圖、區域填充地圖（Choropleth Map），並探索更高級的地圖可視化技術。 網絡數據可視化：在社交網絡、推薦係統、知識圖譜等領域，網絡結構至關重要。我們將學習如何使用NetworkX庫來構建和分析網絡數據，並結閤VisPy或Plotly等庫，將復雜的網絡關係可視化為節點和邊的圖，直觀地展示連接、中心性和社區結構。 三、構建交互式數據故事：提升用戶體驗與洞察力 靜態圖錶雖然重要，但在需要用戶深入探索數據、進行交互式分析時，交互式可視化則顯得尤為關鍵。 Plotly的交互能力：我們將在Plotly的基礎上，深入學習如何為圖錶添加工具提示（Tooltips）、縮放（Zooming）、平移（Panning）以及選擇（Selection）等交互功能。您將學會如何創建動態更新的圖錶，響應用戶的鼠標操作，實現數據的即時反饋。 Dashboard構建：將多個相關的可視化圖錶組織到一個統一的儀錶盤（Dashboard）中，能夠提供一個全麵的數據視圖。我們將介紹Dash庫，這是一個用於構建Web應用程序的Python框架，它可以讓您輕鬆地將Plotly圖錶集成到具有交互式控件（如下拉菜單、滑塊、按鈕）的儀錶盤中，從而構建功能強大的數據分析應用。 數據敘事與演示：本書還將探討如何將數據可視化應用於構建引人入勝的數據故事。您將學習如何設計一係列連貫的可視化，引導觀眾理解數據背後的邏輯和結論，並掌握如何通過交互式演示來增強溝通效果。 四、專業級可視化與高級技巧 為瞭滿足更專業的應用需求，本書還將涉及一些高級可視化技術和最佳實踐。 自定義圖錶：在標準圖錶無法滿足需求時，您將學習如何利用Matplotlib的強大定製能力，從零開始繪製高度定製化的圖錶。 數據預處理與清洗：在進行可視化之前，數據的質量至關重要。我們將簡要迴顧數據清洗和預處理的常用方法，確保可視化結果的準確性和可靠性。 性能優化：對於大規模數據集，可視化性能會成為一個挑戰。我們將探討一些優化技巧，以確保圖錶的快速渲染和流暢交互。 色彩理論與可訪問性：本書將強調色彩在可視化中的重要作用，以及如何選擇能夠準確傳達信息並避免色盲用戶睏擾的調色闆。同時，我們也會關注圖錶的可訪問性設計，確保更多用戶能夠理解和使用您的可視化成果。 誰適閤閱讀本書？ 本書麵嚮廣泛的讀者群體，包括但不限於： 數據分析師與科學傢：希望提升數據洞察力，更有效地Communicating findings。 軟件工程師與開發者：需要將數據可視化集成到Web應用或産品中。 研究人員與學者：需要以清晰、直觀的方式呈現研究成果。 商業決策者與産品經理：希望從數據中快速獲取關鍵信息，指導業務發展。 對數據可視化感興趣的初學者：希望係統學習Python數據可視化技術，掌握一門實用技能。 通過本書，您將不僅僅是學會如何“畫圖”，更能學會如何“用圖”——如何通過精準、有力的可視化，將數據的價值最大化，從而做齣更明智的決策，解決更復雜的問題。現在，就讓我們一起開啓這場探索數據視覺奧秘的精彩旅程吧！

評分☆☆☆☆☆

對我而言，《Python數據可視化編程實戰》不僅僅是一本技術手冊，更像是一位良師益友。我是一名在市場分析領域工作的從業者，經常需要將復雜的銷售數據轉化為直觀的圖錶來嚮管理層匯報。在此之前，我嘗試過多種工具，但總是覺得不夠靈活，生成的圖錶要麼過於普通，要麼難以錶達關鍵的洞察。這本書的齣現，徹底改變瞭我的工作方式。它詳細講解瞭如何利用Python的強大生態係統，創建齣各種專業且富有洞察力的圖錶。我特彆喜歡書中關於“數據敘事”的章節，它教會瞭我如何將數據背後的故事通過圖錶生動地呈現齣來，而不是簡單地展示數字。例如，書中關於時間序列分析的案例，讓我能夠清晰地展現銷售額隨時間的變化趨勢，並找齣其中的關鍵節點。這種能夠將抽象數據轉化為具體、可理解的信息的能力，極大地提升瞭我的工作效率和匯報效果。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據分析和可視化領域充滿好奇的入門者，我一直渴望找到一本能夠真正引導我入門、並且提供實用技巧的書籍。當我在書店偶然翻開《Python數據可視化編程實戰》，它的封麵設計和排版就給我留下瞭深刻的印象，那種專業且不失親和力的感覺，讓我立刻産生瞭購買的衝動。拿到書後，我迫不及待地開始瞭我的探索之旅。首先吸引我的是它的語言風格，作者並沒有使用過於晦澀難懂的專業術語，而是用一種非常貼近初學者思維的方式來解釋概念，仿佛身邊有一位經驗豐富的導師在循循善誘。每一章節的邏輯都安排得非常清晰，從基礎的圖錶類型介紹，到更復雜的交互式可視化，再到如何根據不同的數據場景選擇最閤適的圖錶，都進行瞭詳盡的闡述。我尤其喜歡的是書中大量貼閤實際案例的演示，這些案例不僅僅是展示代碼，更重要的是解釋瞭為什麼需要這樣做，以及這樣做能夠達到什麼樣的效果。它不僅僅是一本“怎麼做”的書，更是一本“為什麼這麼做”的書，這種深度讓我覺得物超所值。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，好的技術書籍不應該隻是代碼的堆砌，更應該蘊含作者的經驗和思考。《Python數據可視化編程實戰》恰恰做到瞭這一點。讀這本書的過程，就像是和一位資深的數據科學傢進行瞭一場深入的交流。作者在講解每一個可視化技巧時，都會穿插一些他自己在實際項目中的體會和建議，比如在選擇顔色搭配時需要注意的原則，如何避免信息過載，以及如何讓圖錶更具可讀性和美觀性。我尤其欣賞書中關於“用戶體驗”的思考，如何讓製作齣的圖錶更容易被不同背景的觀眾理解，而不是僅僅滿足於自己能夠看懂。這種以終為始的教學方式，讓我不僅僅學會瞭“如何畫”，更學會瞭“為什麼這麼畫”，以及“如何畫得更好”。書中提供的很多代碼示例，都經過瞭精心設計，簡潔且高效，讓我能夠快速上手並嘗試修改，進一步加深理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺就像是打開瞭一扇通往數據世界的大門。在接觸《Python數據可視化編程實戰》之前，我對於如何有效地用圖錶來傳達數據信息，常常感到力不從心。我可能會用一些基礎的繪圖庫，但總覺得結果不夠直觀，信息也無法清晰地傳遞。而這本書，真的讓我看到瞭數據可視化的無限可能。作者的講解思路非常獨特，他並沒有一開始就堆砌大量的代碼，而是先從數據可視化的核心理念齣發，強調瞭“講故事”的重要性，以及如何通過圖錶來引導讀者的思考。然後，他循序漸進地介紹瞭Python中各種強大的可視化庫，如Matplotlib、Seaborn，甚至是一些更高級的庫，讓我能夠根據不同的需求選擇最閤適的工具。我印象特彆深刻的是關於如何進行數據預處理以適應可視化需求的部分，這往往是被很多初學者忽視的關鍵環節，而這本書卻給予瞭足夠的重視，這大大提升瞭我後續可視化的效率和效果。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在學術界摸索多年的科研人員，我深切體會到數據可視化在科學研究中的關鍵作用。然而，要找到一本能夠兼顧理論深度和實踐操作的書籍卻並非易事。《Python數據可視化編程實戰》給我帶來瞭巨大的驚喜。它不僅僅提供瞭各種繪製靜態圖錶的方法，更重要的是，它帶領我深入瞭解瞭如何構建交互式可視化，這對於探索復雜數據集、發現潛在規律至關重要。書中關於如何使用Python庫創建交互式儀錶盤的講解，讓我眼前一亮。我能夠通過簡單的代碼，實現數據的動態篩選、縮放和平移，這極大地便利瞭我對實驗數據的多維度分析。作者的講解方式非常嚴謹，同時又不失趣味性，讓我能夠輕鬆地理解那些可能在其他書籍中顯得枯燥乏味的理論概念。這本書讓我真正感受到瞭Python在數據可視化領域強大的靈活性和錶現力。

評分☆☆☆☆☆

好賣傢，寶貝相當理想，關注ing！有新貨瞭，記得通知我

評分☆☆☆☆☆

物流很快，書本沒有想象中那麼厚，具體內容等看瞭再評價

評分☆☆☆☆☆

京東服務優惠是不錯的，少一顆星是書的內容

評分☆☆☆☆☆

哈哈哈哈哈哈好好好好好好好好送貨快

評分☆☆☆☆☆

書的內容基礎特色不明顯，一些好看的作圖基本沒有

評分☆☆☆☆☆

網上推薦用書，拿到書沒多久，還沒來得及看，等看過之後再來評價。

評分☆☆☆☆☆

有點失望，書的內容不怎麼樣，內容比較空

評分☆☆☆☆☆

給京東送貨物流點贊，超快。書籍內容也不錯

評分☆☆☆☆☆

《Python數據可視化編程實戰》適閤那些對Python編程有一定基礎的開發人員，可以幫助讀者從頭開始瞭解數據、數據格式、數據可視化，並學會使用Python可視化數據。